Go通过error返回值、panic/recover和日志系统实现异常追踪；2. 使用errors.Wrap或fmt.Errorf%w包装错误以保留堆栈，runtime.Caller可手动捕获调用栈；3. 在HTTP中间件中defer recover()防止崩溃，结合debug.PrintStack输出调用链；4. 采用zap等结构化日志库，携带request_id和context元数据，输出JSON格式便于采集；5. 生产环境接入Loki+Grafana或ELK，结合OpenTelemetry实现日志、指标、链路关联分析，提升问题定位效率。
在Go语言开发中，异常追踪与日志分析是保障服务稳定性和排查线上问题的关键手段。虽然Go没有像Java那样的try-catch机制，但通过error返回值、panic/recover以及完善的日志系统，可以实现高效的错误追踪和问题定位。
1. 错误处理与堆栈追踪
Go推荐显式处理错误，函数调用后应立即检查error值。对于需要堆栈信息的场景，可使用第三方库如github.com/pkg/errors或Go 1.13+内置的fmt.Errorf配合%w进行错误包装。
示例：
- 使用
errors.Wrap添加上下文信息，保留原始错误堆栈 - 通过
errors.Cause获取根因错误 - 利用
runtime.Caller手动捕获调用栈，适用于自定义错误结构
2. Panic恢复与崩溃追踪
在Go的HTTP服务或协程中，未捕获的panic会导致程序退出。应在关键入口处使用defer + recover机制防止崩溃。
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建议做法：
- 在HTTP中间件中
defer recover()，记录详细堆栈并返回500响应 - 使用
debug.PrintStack()或stack.Callers输出完整调用链 - 避免在非主协程中直接panic，应通过channel传递错误
3. 结构化日志与上下文关联
使用结构化日志（如zap、logrus）替代fmt.Println，便于后续检索与分析。
关键实践：
- 每条日志包含
request_id或trace_id，实现全链路追踪 - 在
context.Context中携带关键元数据，如用户ID、操作类型 - 设置日志级别（debug/info/warn/error），按环境动态调整
- 输出JSON格式日志，方便ELK或Loki等系统采集解析
4. 日志分析与监控集成
本地开发可通过grep、jq快速过滤日志，生产环境建议接入集中式日志平台。
推荐方案：
- 使用
Loki + Promtail + Grafana构建轻量级日志系统 - 结合
OpenTelemetry实现日志、指标、链路三者关联 - 配置告警规则，如“ERROR日志突增”触发通知
- 在日志中埋点关键业务状态，用于事后审计与分析
基本上就这些。合理设计错误传播路径，统一日志输出格式，并与可观测性体系打通，能显著提升Go服务的问题排查效率。
